3 formas en que los datos pueden desviarlo y cómo obtener mejores perspectivas

Los especialistas en marketing modernos están obsesionados con los datos, y por una buena razón. Nos da dirección e informa nuestras estrategias, entre muchos otros beneficios. Pero no todos los datos son igualmente útiles o útiles. Los conjuntos de datos incorrectos pueden ser tan dañinos para su programa de marketing como no tenerlos.

Es esencial saber cómo identificar los datos correctos, para que sus conocimientos guíen con precisión su toma de decisiones. En este artículo, abordaré tres formas en que el uso indebido de datos puede dañar nuestros esfuerzos de marketing y cómo una metodología de prueba holística puede ayudar a obtener mejores conocimientos.

En el centro de las tendencias de marketing más importantes se encuentran los datos

Mire las tendencias que han ocupado la atención de los especialistas en marketing durante los últimos tres años:

• 2021: El auge de la función Protección de privacidad de correo de Apple , que enmascaró los datos de actividad del usuario. Los especialistas en marketing entraron en pánico ante la idea de perder tasas de apertura.
• 2022: datos de terceros y de terceros, que las personas de repente se dieron cuenta de que necesitaban para compensar la pérdida pendiente de información de cookies de terceros.
• 2023: El auge de ChatGPT y otros modelos de procesamiento de lenguaje natural impulsados ​​por IA (es decir, basados ​​en datos).

Ya sea que implique perder el acceso a los datos, necesitar encontrar nuevas fuentes de datos o darles el poder de tomar decisiones por nosotros, los datos están en el centro de estas tendencias.

Los datos tienen definiciones tecnológicas y filosóficas. Puede ser información que una computadora puede usar para procesar o, como lo define Google, "cosas conocidas o asumidas como hechos, que constituyen la base del razonamiento o cálculo" (énfasis mío).

Esa parte "o supuesta" es donde podemos equivocarnos con los datos. La gente siempre dice: "Los números no mienten". Los datos pueden no mentir, pero también pueden no significar lo que piensas.

Profundice: por qué nos importa el marketing basado en datos

El lado bueno de los datos

Podría decirte cosas que ya sabes sobre los datos, pero escúchame. Confiamos en los datos a diario, tanto en las cosas obvias como en las no obvias (tomando prestado un término de Rohit Bhargava).

Para los especialistas en marketing por correo electrónico, lo obvio incluye los datos de marketing que utilizamos al crear y estructurar campañas, elegir audiencias, medir el éxito y dar los siguientes pasos. Es por eso que el marketing por correo electrónico es tan útil. Genera datos que podemos aplicar en toda la ecosfera de marketing.

Luego, está el valor no obvio. Nuestros datos de correo electrónico pueden informar a otros canales de marketing e incluso ir más allá del equipo de marketing para respaldar el servicio al cliente, las operaciones comerciales y más en toda la empresa.

Nuestras campañas son como una fuente continua de investigación de mercado. Debido a que las personas a las que enviamos correos electrónicos son nuestros clientes potenciales y existentes, estamos aprovechando, rastreando y midiendo nuestra base de clientes diariamente.

Además de todo eso, la tecnología de marketing actual facilita la recopilación de datos. Encontramos datos dondequiera que vayamos: en nuestros ESP, plataformas de automatización, CRM, motores de comercio electrónico. Los números vuelan a nuestro lado tan rápido que no podemos atraparlos a todos.

Pero ese es mi punto. No necesitamos que todos los números vengan hacia nosotros. Necesitamos saber cuáles son los números correctos y qué significan, que es donde a menudo nos equivocamos.

Profundice: Por qué nos preocupamos por el marketing por correo electrónico: una guía para especialistas en marketing

'Insights, insights, insights' no 'datos, datos, datos'

Como mi buen amigo Chad S. White, autor de "Reglas de marketing por correo electrónico", lo expresó perfectamente:

“Hablas de 'datos-datos-datos'. No soy un fanático de los datos. Nadie realmente quiere datos. Lo que realmente quieren son conocimientos y análisis es cómo encuentra los conocimientos que se esconden en sus datos.

Los datos te desviarán mucho. Debe asegurarse de aportar su conocimiento sobre sus clientes, su conocimiento sobre su negocio y analizar esos datos para exprimir toda la basura y quedarse con las cosas que son oro.

Hay mucha confusión en los datos. Así que ideas, ideas, ideas. Eso es lo que queremos”.

– Chad S. White durante un discurso de apertura en la ANA-Email Evolution Conference en Washington, DC.

Puede recopilar todos los datos que desee, pero también debe clasificar los datos necesarios de los extraños, los relevantes de los irrelevantes y los reales de los falsos para saber qué significa realmente.

Recopilamos datos no para llenar silos, lagos y almacenes de datos, sino para usarlos para comprender a nuestros clientes y medir qué tan bien funcionan nuestros programas de marketing. Todo lo demás que hacemos como especialistas en marketing depende de esos esfuerzos.

Por lo tanto, puede ser dañino cuando recopilamos datos incorrectos o buscamos significados que los datos no pueden dar porque, como dice White, nos desvían. Los datos incorrectos son tan malos como no tener datos, tal vez peor porque pueden darte una falsa sensación de seguridad y logro.

Si utiliza datos de correo electrónico para informar la comprensión de su marca de su audiencia e impulsar la toma de decisiones más allá del departamento de marketing, imagine el caos si basa sus conocimientos en análisis defectuosos.

Cuando los buenos datos van mal: 3 escenarios a tener en cuenta

Permítanme corregirme: los datos no se estropean. Es cómo lo usamos e interpretamos lo que crea problemas. Cuando hace un mal uso de sus datos, de forma deliberada o accidental, puede llevar a su equipo e incluso a su empresa por un camino largo y equivocado. Es fácil de hacer, especialmente si está tratando de optimizar su programa de correo electrónico probando varias partes y no solo operando por instinto.

No puedo contar la frecuencia con la que los clientes comenzaron con buenas intenciones de prueba y se desviaron del camino porque las pruebas se configuraron incorrectamente o porque el equipo llegó a conclusiones equivocadas. Aquí hay tres escenarios en los que los datos pueden conducirlo a una prueba A/B incorrecta.

1. Optimizar para la métrica de éxito incorrecta

El correo electrónico es famoso por ser tan fácil de medir. Con demasiada frecuencia, la métrica que elegimos no captura el verdadero éxito o fracaso de nuestras campañas. Pero no seamos demasiado duros con el correo electrónico. Los especialistas en marketing de todos los canales, desde las redes sociales hasta el marketing de influencers, cometen el mismo error.

La tasa de apertura es el culpable obvio. Esta métrica resuelve un problema que afecta tanto a los especialistas en marketing digital como a los tradicionales: saber si alguien realmente vio nuestras campañas o simplemente pasó de largo, pasó la página, tiró el catálogo o se levantó a comer un bocadillo durante el comercial. No es de extrañar que saltáramos sobre tasas de apertura considerables como medida de éxito.

Pero esas grandes tasas de apertura a menudo no se traducen en las métricas que importan, como los ingresos de la campaña, los pedidos, el tamaño de la cesta, las recompras y otras cifras relacionadas con la campaña. Si usa una línea de asunto intrigante para optimizar una tasa de apertura más alta, muchas personas podrían abrir ese correo electrónico por curiosidad y luego no hacer clic. Entonces obtienes una tasa de apertura extraordinaria, pero tu campaña fracasó.

Muchos especialistas en marketing entraron en pánico cuando se lanzó la función MPP de Apple en 2021 porque enmascaraba los datos de actividad del correo electrónico, como aperturas, horarios y ubicaciones. Les preocupaba perder una métrica de rendimiento clave. Fue un recordatorio oportuno para el resto de nosotros de que la tasa de apertura no siempre se corresponde con los objetivos de nuestra campaña.

Sin embargo, la solución MPP sugerida por muchos (centrarse en la tasa de clics) es solo un consejo ligeramente mejor. Los clics son una prueba más tangible del interés del cliente que las aperturas. Pero también se pueden jugar y no siempre se correlacionan con las conversiones.

2. Cambio de dirección basado en pruebas únicas

Este error va de la mano con la optimización de la métrica de éxito incorrecta. Ocurre cuando ejecuta una sola prueba A/B en una sola función, como una línea de asunto, una llamada a la acción, una oferta, una imagen, un texto del cuerpo o la hora del día.

Estas pruebas son fáciles de hacer. Muchos ESP te permiten configurarlos con solo unos pocos clics. Incluso puede obtener resultados que parezcan claros e inexpugnables.

“La línea de asunto A obtuvo una tasa de apertura del 54 % y una tasa de clics del 25 %. La línea de asunto B obtuvo una tasa de apertura del 24 % y una tasa de clics del 12 %. ¡La línea de asunto A es la ganadora! ¡Hagamos todas nuestras líneas de asunto como la línea de asunto A de ahora en adelante!”

Esto supone dos hechos que los datos no te dan:

• A obtuvo más aperturas que B, y también convirtió mejor.
• Tu audiencia siempre responderá mejor a líneas de asunto como A.

Una sola prueba A/B te da resultados solo para esa campaña, en ese momento, con esa audiencia. Pero tu audiencia está cambiando constantemente. Las personas que abrieron e hicieron clic en su supuesta versión ganadora esta vez podrían no ser las que vean su próxima campaña. O lo verán pero no responderán de la misma manera.

Cambiar su enfoque de correo electrónico basado en una sola prueba puede conducir al desastre. Debe seguir probando y probando diferentes componentes y asegurarse de que sus métricas de éxito reflejen los objetivos de su campaña.

Si desea que las personas vean su mensaje, una tasa de apertura o de clics puede funcionar. Pero si desea que compren, registren, actualicen, descarguen, creen una cuenta o realicen alguna otra acción relacionada con el negocio, debe seguir probando para ver qué funciona con el tiempo.

Profundice más: cómo las pruebas pueden aumentar las conversiones de su marketing por correo electrónico

3. Confiar en pruebas ad hoc en lugar de métodos científicos

"Ad hoc" es un término elegante para "conjeturas". Básicamente, está lanzando cosas contra la pared para ver qué se pega: probar un solo componente en lugar de adoptar un enfoque holístico basado en hipótesis que considere todos los aspectos de una campaña.

Cuando realiza pruebas sobre la marcha, se abre a los problemas que encuentran las personas cuando prueban un solo componente y luego cambian de dirección en función de esos datos. Una vez más, los datos no son incorrectos, pero las conclusiones que extraiga en función de esos datos podrían serlo.

Es más probable que las pruebas científicas que utilizan una hipótesis brinden datos significativos porque le brindan un marco para obtener información viable. La duración de la prueba es un ejemplo. Con demasiada frecuencia, muchas decisiones se toman demasiado pronto en las pruebas A/B. Digamos que la función de prueba A/B de su plataforma de correo electrónico le permite enviar la versión A a una audiencia de muestra compuesta por el 10 % de su lista y la versión B a otro 10 % de su lista, espere un par de horas y envíe el ganador al resto. 80%.

Este método puede dar resultados útiles si prueba las aperturas o los clics. Pero cuando las conversiones son lo que importa, no funciona. Una prueba 50/50 es más adecuada para calcular el éxito en función de la conversión. Le permite esperar de tres días a una semana antes de declarar al ganador y establecer la conclusión.

Las métricas significativas, como las conversiones, no siempre ocurren en las primeras 2 horas, y optimizar para esos resultados rápidos puede significar optimizar para obtener un resultado incorrecto. La prueba 50/50 también le brinda un mayor tamaño de muestra, lo que también hace que la prueba sea más sólida.

La combinación de métodos científicos con una metodología de prueba holística le brinda una comprensión más amplia de su audiencia y lo que la motiva. Lea más sobre los problemas de prueba y mi enfoque de prueba holístico en esta columna de MarTech, "7 problemas comunes que descarrilan el éxito de las pruebas de correo electrónico A/B/n".

¿Tus datos te cuentan la historia correcta? Prueba esta prueba de fuego

Los nuevos clientes a menudo se muestran escépticos cuando señalo (¡diplomáticamente, por supuesto!) que el rendimiento de su campaña o los datos de prueba no respaldan las conclusiones que han sacado de ella. ¿Por qué el correo electrónico no genera dinero a pesar de que obtiene excelentes tasas de apertura o de clics?

Si te estás preguntando lo mismo, mi prueba de fuego puede revelar lo que sucede cuando usas las métricas incorrectas para declarar el éxito o el fracaso.

Crea tres listas:

• Las 10 campañas principales con la tasa de apertura más alta.
• Las 10 campañas principales con la tasa de clics más alta.
• Las 10 campañas principales con las conversiones más altas u otros objetivos de campaña.

Suponiendo que su cálculo de conversión no esté vinculado a su tasa de apertura, sino que se base en los correos electrónicos entregados, debería ver poca superposición entre los tres conjuntos de campañas. Ahora, mire las campañas en cada categoría. ¿Cómo se ven sus campañas de mayor conversión en comparación con las que obtuvieron la mayor cantidad de aperturas o clics?

¿Usó líneas de asunto más largas que actuaron como clasificadores de bandeja de entrada, atrayendo a sus clientes más motivados? ¿El contenido del mensaje usó una copia más larga o más corta, llamadas a la acción específicas o generales? ¿Un tipo de campaña, como una venta flash, convirtió mejor que una campaña de nuevas colecciones?

Cuando estudia los datos de esta manera, con los ojos puestos en los resultados que importan en lugar de los datos que son más fáciles de recopilar, podrá lograr el objetivo de White de "analizar esos datos para exprimir toda la basura y quedarse con el cosas que son oro.